pandas 按顺序取行|极客笔记

pandas 按顺序取行

在数据处理和分析中，经常会遇到需要按照某种顺序来获取数据的需求。在使用pandas库进行数据处理时，如何按照特定的顺序来获取数据是一个常见的问题。本文将详细介绍如何使用pandas按照顺序来取行数据。

1. 使用iloc按照顺序获取行数据

pandas提供了iloc方法来按照整数位置来获取数据，这样可以方便地按照顺序来取行数据。通过iloc可以指定行的位置，并按照指定的顺序获取数据。

下面是一个简单的示例，演示如何使用iloc按照顺序获取行数据：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}

df = pd.DataFrame(data)

# 按照顺序获取第1行和第3行数据
result = df.iloc[[0, 2]]
print(result)

运行以上代码，将会输出：

   A  B
0  1  a
2  3  c

在上面的示例中，我们使用iloc方法按照顺序获取了第1行和第3行的数据。

2. 使用loc按照顺序获取行数据

除了使用iloc方法，我们还可以使用loc方法来按照标签来获取行数据。通过loc可以指定行的标签，并按照指定的顺序获取数据。

下面是一个示例，演示如何使用loc按照顺序获取行数据：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}

df = pd.DataFrame(data, index=['one', 'two', 'three', 'four', 'five'])

# 按照顺序获取'two'和'four'两行数据
result = df.loc[['two', 'four']]
print(result)

运行以上代码，将会输出：

       A  B
two    2  b
four   4  d

在上面的示例中，我们使用loc方法按照顺序获取了’two’和’four’两行的数据。

3. 使用reindex按照顺序获取行数据

除了使用iloc和loc方法外，我们还可以使用reindex方法来按照顺序获取行数据。通过reindex可以重新排列索引，并按照新的顺序获取数据。

下面是一个示例，演示如何使用reindex按照顺序获取行数据：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}

df = pd.DataFrame(data)

# 按照顺序获取第4行和第2行数据
result = df.reindex([3, 1])
print(result)

运行以上代码，将会输出：